open-mmlab中mmskeleton的使用

MMSkeleton 用于人体姿势估计，里面集成了st-gcn(2018年AAAI论文Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition)，还支持自定义数据集。基于 MMSkeleton v0.7进行写作。

1. 创建一个conda虚拟环境

conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
conda activate open-mmlab

2. 安装cuda版本的pytorch和torchvision

conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

3.  从github上clone mmskeleton或者下载zip文件解压使用

git clone https://github.com/open-mmlab/mmskeleton.git
cd mmskeleton

4. 开始安装mmskeleton

python setup.py develop

5. 安装人体姿态所需的nms

cd mmskeleton/ops/nms/
python setup_linux.py develop
cd ../../../    # 返回到mmskeleton的根目录下

6. 安装人体检测（目标检测）所需的mmdetection

因要求的版本较老，可选择从下载文件中安装https://github.com/open-mmlab/mmdetection/archive/v1.0rc1.zip，解压出mmdetection-1.0rc1。对照requirements.txt和自己的环境，缺啥补啥，尽量不要直接运行，因pytorch已安装完毕,mmcv需要单独安装，所以它们可以从requirements.txt中删去。

7.接下来按照docs/install.md安装即可，注意安装mmcv时是0.4.3版本，不然会导致mmdet找不到，import报错。

pip install mmcv==0.4.3

8. 之后就可以运行demo了，它会自动下载模型，也可以自行指定检测和姿态估计的配置文件和预训练模型的路径path。

python mmskl.py pose_demo

9. 其他方面大家可以参考官方的github，